期刊文献+

基于RBF的城市快速路交通异常事件自动检测算法分析 被引量:2

Analysis on Radial Basis Function for Urban Expressway of Automatic Traffic Incidents Detection Algorithm
下载PDF
导出
摘要 通过对城市快速路交通异常事件自动检测方法的分析,提出用MATLAB神经网络工具箱建立交通异常事件自动检测RBF模型,并通过采集的实测交通异常事件数据对RBF神经网络在自动检测算法中进行仿真研究。结果表明RBF神经网络算法具有检测率高、误报率低和检测速度快等优点。 After analyzing the method of automatic detection on traffic abnormal incidents for urban expressway,this paper established a RBF neural network model based on MATLAB neural network toolbox.Then through using the field traffic incidents date,the radial basis function(RBF)neural network algorithm applied and researched on automatic incident detection.Simulation result shows its advantages,such as its higher detection rate,lower false alarm rate and shorter mean detection time.
出处 《交通科技与经济》 2011年第2期5-8,13,共5页 Technology & Economy in Areas of Communications
基金 广东省科技计划项目(2009B010800052)
关键词 城市快速路 交通异常事件 自动检测 RBF神经网络 urban expressway traffic abnormal incidents automatic detection RBF(Radial Basis Function)neural network
  • 相关文献

参考文献8

二级参考文献28

共引文献25

同被引文献19

引证文献2

二级引证文献7

相关作者

内容加载中请稍等...

相关机构

内容加载中请稍等...

相关主题

内容加载中请稍等...

浏览历史

内容加载中请稍等...
;
使用帮助 返回顶部